Amazon SageMakerの案件一覧

AI Agent機能の開発に伴う「AWS環境の設計・構築・運用」および「技術調査」をご担当いただきます。

・AI Agent機能開発環境の技術調査および構築（AWS環境）
AI Agent機能を実装するための開発環境構築に向けた技術調査を行っていただきます。
〇想定される作業内容
－採用候補となるLLM活用型AIアプリケーション開発プラットフォーム（例：Difyなど）の技術調査および検証環境構築
－Amazon Bedrockを活用したAI Agent開発基盤の設計・構築　　など

・技術選定後の環境構築および運用
調査を踏まえて選定した技術基盤を用い、開発・本番環境の構築と運用をご担当いただきます。
〇想定される作業内容
－AI Agent開発環境の設計・構築・運用（Infrastructure as Code：Terraform を使用）

①AWS（実務経験3年以上）
・AWS環境の設計・構築・運用経験がある方
・以下のサービスに精通していること
－IAM / ECS（Fargate含む）/ Lambda / ECR / API Gateway / ALB / VPC / Security Group / S3
/ RDS / DynamoDB / Amazon Bedrock / CloudWatch Logs
②インフラ構成管理（IaC：Infrastructure as Code）（実務経験3年以上）
・Terraformを使用した構成管理の経験
③コンテナ技術（実務経験3年以上）
・DockerおよびDocker Composeを用いた環境構築経験
④バージョン管理（実務経験3年以上）
・Git（GitHub）を使用したソースコード管理の経験
⑤必須の業務経験
・AWS環境をゼロから設計・構築した経験
・OSS（オープンソースソフトウェア）を外部から取得し、AWS上で構築・運用した経験
・1,000人以上のユーザーが利用する規模のインフラ運用経験
⑥フットワークが軽く、臨機応変に動ける方

・PoC環境の全体アーキテクチャ方針設計
・PoC向けデータモデル設計（論理設計、物理設計）
・PoC環境の構築（顧客提供環境：ベースはAWS）
・PoC環境の試験実施、及び結果報告書の作成
・PoC環境定義書の作成

・AWSでの環境構築スキル（EC2、Lambda、API Gateway、S3/RDS、CI/CD環境、Docker利用、コスト管理）
・データモデル設計
・コンポーネントモデル設計（AWSサービス構成、サービス連携）

就活支援サービスの開発運用にて、データサイエンティストを募集しております。

募集背景
各産業において最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進を行うAIベンダー内でリソースが不足しています。

2つの案件にアサイン予定です。
■案件説明
案件１
・カメラから取得したデータをAIを解析し、DBに格納するAPI開発。
・DBに蓄積したデータをレポート出力するAPI開発

案件２
・カメラから取得したデータをAIを解析し、ストレージに格納するAPI開発。
・ストレージに蓄積した動画一覧・動画本体をダウンロードするAPI開発

■業務内容・期待役割
・要件定義-テストまで担当いただく想定です。
・クライアントコミュニケーションはクライアント側で対応する想定です。
・エンジニアの領域的には下記
　・バックエンドエンジニア
　・インフラエンジニア

・SageMakerを使用した機械学習
・AWSのベストプラクティスに向けた顧客との検討
・SageMaker有識者として他メンバーのフォロー

【概要】
某地方銀行向けに法人融資（審査）を機械学習で自動化するプロジェクトです。
現在はモデルを作成し中小企業から依頼があった際に融資の判断や金利額の算出を自動化していますが、
追々はモデルの作成まで機械学習により自動化したいと考えています。

一昨年から開始したプロジェクトでフェーズ1の工程を終えたところではあるものの、
機械学習で使用しているSageMakerの有識者不在により苦戦しているため
このあたりの知見をフォローしていただける方を募集します。

・SageMakerを使用した機械学習
・AWSのベストプラクティスに向けた顧客との検討
・SageMaker有識者として他メンバーのフォロー

概要：
需要予測モデルをEC2上の分析環境で動かしているJupyterコードでの運用になっており、様々な問題が生じている。
SageMakerの実装を進めていただきます。

依頼内容：

1. 実験環境の整備:既存の実験環境のSageMaker上への移行。
2. Training/Inferenceパイプラインコードの作成
3. CI/CD環境の構築
4. その他追加作業

環境：
SageMaker, Snowflake, Snowpark, Streamlit

【案件内容】

需要予測クラウドサービス製品
顧客が保有しているデータを、クラウド上にアップロードしAI解析を用いて需要予測を行っている案件。
【作業内容】

次期フェーズの新たな予測モデルの開発に従事するデータサイエンティスト/実装技術者。
・現在の実装されているモデルの改修・改善・実績データの分析解析からの、新たなモデル探索／開発
※モデル開発に関しては、現行メンバーとの共同作業となります。

通信キャリアのWEBターゲティング広告の配信をサポートするチームで、以下の業務に携わっていただきます。

少数チームなので業務の幅が広く、上からの指示に従うだけではなく自主性をもって業務に取り組んでいただける環境です。

詳　細：

・ターゲティング広告に使用する顧客リストの抽出

・上記に伴う汎用データマートの作成および基礎分析

・ビジネスユニット向けのご提案資料作成とそれに伴う分析

・RPA等を利用したチーム内の業務効率化

※業務理解のため一定期間、広告の配信設定作業もお願いいたします。

　別途上レクチャーを実施させていただきますので、経験不問です。

役　割：分析作業要員

・チームリーダーの指示に基づいて分析作業を実施していただきます。

・簡単な内容の案件に関しては、要件定義→分析設計→分析作業→レポーティングの全工程を担当していただく可能性があります。

弊社最初のプロダクトである、鉄スクラップ解析アプリケーションに搭載されるAIのモデルをAIチームと協業しながら、パイプラインを構築し、本番環境でモデルのトレーニング、テスト、デプロイ、配信、監視、保守、運用を担当いただきます。もちろんチームと相談して分担はしますが、データ収集、前処理といったデータエンジニア領域での活躍も期待しております。
1人目のMLOpsエンジニアとして技術選定はもちろんチームの開発スタイルを形作るところからお任せさせていただきます。将来的にCTOやEM等のポジションを目指すことも期待しています。

まだまだ出来上がった製品ではなく、ユーザーと近い距離で開発をすることができることも魅力の一つです。